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NVIDIA anunció el proyecto NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, una arquitectura de referencia abierta que unifica y automatiza la forma en que se generan, amplían y evalúan los datos de entrenamiento, reduciendo los costos, el tiempo y la complejidad de sistemas de IA física a gran escala.
El proyecto permite a los desarrolladores utilizar los modelos de mundo abierto NVIDIA Cosmos™ y los principales agentes de codificación para transformar datos de entrenamiento limitados en conjuntos de datos amplios y diversificados, incluyendo casos extremos poco frecuentes y escenarios de cola larga que son costosos, demorados y, a menudo, imposibles de capturar en el mundo real.
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Integración de código abierto
En colaboración con Microsoft Azure y Nebius, la compañía busca integrar el proyecto de código abierto en la infraestructura y los servicios en la nube de estas empresas, lo que permite a los desarrolladores aprovechar el poder de la computación acelerada en grandes volúmenes de datos de entrenamiento.
Los principales desarrolladores de IA física — FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, RoboForce, Skild AI, Teradyne Robotics y Uber — están utilizando el proyecto para acelerar el desarrollo de robótica, agentes de IA de visión y vehículos autónomos.
Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse y tecnologías de simulación de NVIDIA, señaló que la IA física es la próxima frontera de la revolución de la IA, donde el éxito depende de la capacidad de generar enormes cantidades de datos.
“En colaboración con líderes del sector de la nube, estamos ofreciendo un nuevo tipo de mecanismo de agencia que transforma la capacidad de computación en los datos de alta calidad necesarios para dar vida a la próxima generación de sistemas autónomos y robots. En esta nueva era, la computación es sinónimo de datos”.
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IA física
Physical AI Data Factory Blueprint funciona como una arquitectura de referencia única que guía a los equipos desde los datos sin procesar hasta conjuntos de entrenamiento listos para el modelo, a través de flujos de trabajo modulares y automatizados:
- Curaduría e investigación: NVIDIA Cosmos Curator procesa, refina y anota conjuntos de datos sintéticos y del mundo real a gran escala.
- Ampliación y multiplicación: Cosmos Transfer amplía y diversifica exponencialmente los datos seleccionados, multiplicando las entradas reales y simuladas para capturar mejor los escenarios poco frecuentes y de cola larga en diversos entornos y condiciones de iluminación.
- Evaluación y validación: NVIDIA Cosmos Evaluator, desarrollado con Cosmos Reason y ahora disponible en GitHub, puntúa, verifica y filtra automáticamente los datos generados para garantizar la precisión física y la preparación para el entrenamiento.
NVIDIA está utilizando el Physical AI Data Factory Blueprint para entrenar y evaluar NVIDIA Alpamayo, los primeros modelos abiertos de visión, lenguaje y acción basados en el razonamiento del mundo para la conducción autónoma a largo plazo.
Skild AI está aplicando el blueprint para mejorar los modelos base para robots de uso general, mientras que Uber lo utiliza para acelerar el desarrollo de vehículos autónomos.
En este sentido, Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para América Latina, destacó quela IA física ha comenzado a cobrar una dimensión real.
“El avance de los agentes de visión, la robótica y los vehículos autónomos depende cada vez más de la capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos y nuevas formas de entrenamiento. Blueprint contribuye precisamente en este sentido, permitiendo el procesamiento y la curación de datos a gran escala, además de integrar recursos como la generación de datos sintéticos y el aprendizaje por refuerzo”.
Orquestación basada en agentes a gran escala
Muchos desarrolladores de robótica no están preparados para implementar y gestionar la compleja infraestructura de IA necesaria para generar datos a gran escala.
NVIDIA OSMO, un marco de orquestación de código abierto, unifica y gestiona estos flujos de trabajo en diversos entornos informáticos, reduciendo las tareas manuales para que los desarrolladores puedan concentrarse en la creación de sus modelos.
Actualmente se integra con agentes de codificación líderes del mercado, como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor, lo que permite operaciones de IA nativas en las que los agentes gestionan los recursos de manera proactiva, resuelven cuellos de botella y aceleran la entrega de modelos a gran escala.
Impulsando el ecosistema global de IA física
Los proveedores de servicios en la nube desempeñan un papel fundamental en el suministro de la infraestructura de IA acelerada, las operaciones de aprendizaje automático y los servicios de orquestación que los desarrolladores necesitan para crear e implementar IA física a gran escala.
Microsoft Azure está integrando el Physical AI Data Factory Blueprint en una cadena de herramientas de IA física abierta.
El blueprint ofrece integración con los servicios de Azure — incluidos Azure IoT Operations, Microsoft Fabric, Real-Time Intelligence, Microsoft Foundry y GitHub Copilot — para proporcionar flujos de trabajo de nivel empresarial, orientados a agentes, con el fin de entrenar y validar sistemas de IA física de forma rápida y a gran escala.
FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision y Teradyne Robotics se encuentran entre las primeras empresas en probar la cadena de herramientas de IA física de Azure para acelerar y escalar la generación, el aumento y la evaluación de datos en sus flujos de trabajo de percepción, movilidad y aprendizaje por refuerzo.
Nebius ha integrado OSMO en su nube de IA, lo que permite a los desarrolladores utilizar el blueprint para implementar flujos de datos listos para producción, adaptados a sus necesidades.
La infraestructura de Nebius alimenta la pila de IA física de extremo a extremo, combinando GPU NVIDIA RTX PRO™ 6000 Blackwell Server Edition con almacenamiento de objetos ultrarrápido, gestión y etiquetado nativos de datos, ejecución sin servidor e inferencia gestionada integrada.
Milestone Systems, Voxel51 y RoboForce están utilizando el blueprint en la infraestructura de Nebius para acelerar el desarrollo de modelos para agentes de IA de análisis de video, vehículos autónomos y robots humanoides industriales.
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